万字综述：全面梳理 FP8 训练和推理技术

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， 以下文章来源于微信公众号： AI闲谈 作者： AI闲谈 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8apmNu4b0vc5op0CoX_Jiw 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 导读 量化是AI项目落地中的常用手段，本文介绍了适用于大语言模型的FP8量化方法，树立了FP8在业内的重要研究内容。为读者在实际应用中的决策提供有力支持。 一、背景 随着 ChatGPT 的横空出世，LLM/AIGC 领域迎来空前的关注，各类大模型如雨后春笋般出现，科技公司对 AI 算力的需求也呈爆发式增长。在这样的背景下，如何在有限资源内提升模型训练和推理效率成为研究的热点。而在众多的方向中 FP8 逐渐成为研究热点，FP8 的应用落地也是一个极具潜力的方向。 FP8 的重要性日益凸显，很大程度上得益于 NVIDIA Hopper 架构和 Ada Lovelace 架构对 FP8 的硬件支持。最新发布的 Blackwell 架构更是进一步拓 ………………………………